都说云原生、大数据，能把花的钱算清楚吗？

作者介绍：滕昭永，DevOps思想践行者，十年CI/CD、DevOps、容器云、基础架构和运维安全领域工作经验，曾带领团队完成多家公司企业级DevOps从0到1的落地，在云原生基础设施等领域具有丰富的实践能力，致力于混合云架构的最优化思路探索。现任职于北京汇通天下（G7）运维安全总监。
作为一家智慧物联网公司，G7以IoT和大数据为核心技术支撑着公司的业务，帮助传统货运行业实现数字化转型。其中IoT和大数据服务是使用服务器资源要求最高的技术领域之二，加之服务已全面上云，各业务系统都是基于云原生的 Cloud微服务架构，如何精细化管控IT服务器成本成为公司比较关心的事件之一，也是对IT基础设施团队带来的挑战。
在进入主题前，先来了解一下公司的系统架构情况。
作为一家物联网公司，G7 大数据是以180万重卡运行数据为基础的车联网数据分析平台，日跟踪重卡里程超过1.3亿公里，每日上传数据超过7TB 。基础数据类型包括卡车运行轨迹数据（定位、里程、时速、停留时长等等）、油耗数据、驾驶员风险数据等。
IoT方面，平台连接的总设备数达230万，设备种类224种。每秒处理设备上报数据2万条以上，每日产生的事件达7千万条。每天处理图片文件1000万个以上，视频文件150万以上。基于IoT能力的开放平台，接入客户数近4000家，每日调用量35000万次以上，每日消息推送近1.9亿条。
业务系统已全面上云，为中小客户提供SaaS化服务，为中大型客户提供独立部署和开放平台能力，服务范围几乎覆盖道路运输领域的方方面面。
而在基础架构层面，不同环境、不同业务分布在不同的云上，服务器规模3000+，K8S集群三十多个，服务容器化率接近80%，日均上线20+次。
(基于保密性原则，编辑图一张)
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如何管理众多云资源以及云成本
从上图可以看到，G7的基础架构是公有云+私有云，这种多云架构下的服务器资源管理，对运维团队来说是一种挑战。
于是，我们开发CDMB，通过API对接将多云之间的资源统一到CMDB进行管理，大概的架构是下面这样的。
通过公有云的事件能力，实时监听云资源的变更情况，然后将资源同步到CMDB进行统一管理，同时每日定时调用各云的API接口，完成资源的增量同步，确保其他无事件的资源也能同步到CMDB，实现资源统一管理。
云资源实现了统一管理，云成本自然也是相同的办法，每日同步云资源的同时将资源对应的订单同步下来，每个资源每个月花了多少钱一目了然。
与此同时，云厂商每个月初确定上个月的账单，所以我们每个月初也会同步一次云上的账单，确保云商出的账单和CMDB中的账单一致，也方便我们更好的进行对账。
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如何核算云成本并分摊到业务上

文章插图
站在企业或者管理者的角度，我们往往不是单看某一台服务器的成本，而是看某个月或者某年总共花了多少云成本，以及总的成本分别是哪些业务线花了，对应业务的投入和产出是否合理，也就是所谓的ROI 。
基于这个考量，我们在的基础上设计了一套成本分摊模型，首先说一下的顶层设计框架。
首先是以业务为驱动的产研运闭环模型。
其次是以单一可信源原则拉通信息孤岛。
这里的单一可信源，可不仅仅是所谓的代码源或者制品包。任何研发输出物都应该做到单一可信源，同时做到每个可信源之间的关系串联，每个业务线下有多少产品，每个产品下有多少应用，每个应用下有多少环境，每个环境下有多少集群，每个集群下有多少资源，做到自下而上归集，至上而下管理。